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cuishaochun新蟲 (初入文壇)
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[交流]
關(guān)于序貫抽樣的馬爾可夫蒙特卡羅(MCMC)估計 已有1人參與
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針對物理的粒子模擬,隨機(jī)游走的理論能夠精確的模擬粒子的游走過程.在數(shù)學(xué)上,蒙特卡羅方法常用來計算積分,統(tǒng)計參數(shù)的期望及偏微分方程的計算問題. 簡單的蒙特卡羅,i.i.d獨立模擬N次試驗,獲得服從實驗分布pi(X)的N個樣本,繼而求樣本統(tǒng)計量的均值.在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)中,序貫?zāi)M方法,更加符合計算機(jī)模擬的描述. i.i.d獨立模擬N次試驗,實驗分布密度函數(shù)pi(x1,x2,...xj),其中X_i=(x_i1,x_i2,...x_ij),x_ij由序貫?zāi)M產(chǎn)生.且X_i與X_j之間相互獨立. MCMC方法中的結(jié)構(gòu)偏差蒙特卡羅(CBMC),實際為重點序貫蒙特卡羅,產(chǎn)生一組N個相關(guān)的樣本.但是在抽取建議樣本時,樣本相互獨立.由于接受函數(shù)的存在,使得最終 的樣本具有相關(guān)性.CBMC較重點序貫蒙特卡羅方法的優(yōu)點:建議分布不用接近原始分布. 序貫蒙特卡羅問題,單次隨機(jī)產(chǎn)生的一條馬爾可夫鏈,在一直網(wǎng)絡(luò)中.試驗結(jié)果被標(biāo)記為一條模擬路徑,路徑的產(chǎn)生可以認(rèn)為是不確定性問題.現(xiàn)在,我們對模擬路徑 加偏執(zhí)條件:在一定長度后采用最短路徑(確定性問題).在純隨機(jī)的研究中,重點序貫抽樣和CBMC都能取得很好的結(jié)果,現(xiàn)在,我們將這一段中的方法考慮的實際的問題 研究中,現(xiàn)在的理論沒有解答.解決此類問題的好處:模擬跟容易實現(xiàn). 關(guān)于網(wǎng)絡(luò)最短路徑和隨機(jī)模擬的研究,各位學(xué)術(shù)大牛有啥建議? |
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2樓2014-09-19 16:34:15
cuishaochun
新蟲 (初入文壇)
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- 注冊: 2014-02-10
- 專業(yè): 控制論中的數(shù)學(xué)方法
3樓2014-09-26 15:13:59
4樓2014-09-29 08:39:34
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